Hassan Dawood retweetledi
كمتخصص في علم البيانات يُفضّل أن تركز على تعلّم الأساسيات التالية:
تحليل البيانات (Data Analysis)
فهم كيفية جمع البيانات وتنظيفها (Data Cleaning)
استكشاف البيانات باستخدام الإحصاء الوصفي (Descriptive Statistics)
استخدام أدوات مثل Python و R لتحليل البيانات
التعامل مع مكتبات مثل Pandas و NumPy
الإحصاء والاحتمالات (Statistics & Probability)
فهم التوزيعات الاحتمالية
اختبار الفرضيات (Hypothesis Testing)
تحليل الانحدار (Regression Analysis)
مفاهيم مثل المتوسط، التباين، والانحراف المعياري
تصور البيانات (Data Visualization)
عرض البيانات بطريقة واضحة ومفهومة
استخدام أدوات مثل Matplotlib و Seaborn
بناء لوحات معلومات (Dashboards) باستخدام أدوات مثل Power BI أو Tableau
تعلم الآلة (Machine Learning)
فهم أساسيات التعلم الخاضع وغير الخاضع للإشراف
خوارزميات مثل Linear Regression و Decision Trees و K-Means
تقييم النماذج وتحسينها
استخدام مكتبات مثل Scikit-learn
معالجة البيانات الضخمة (Big Data)
فهم كيفية التعامل مع كميات كبيرة من البيانات
استخدام أدوات مثل Hadoop و Spark
التعامل مع قواعد البيانات الكبيرة
قواعد البيانات (Databases)
إتقان SQL
تصميم قواعد البيانات
التعامل مع قواعد البيانات العلائقية وغير العلائقية
هندسة البيانات (Data Engineering)
بناء خطوط نقل البيانات (Data Pipelines)
استخدام أدوات ETL
تنظيف وتحويل البيانات بشكل مستمر
علم البيانات التطبيقي (Applied Data Science)
حل مشاكل حقيقية باستخدام البيانات
فهم المجال (Business Understanding) قبل التحليل
تفسير النتائج بشكل واضح لأصحاب القرار
التعلم العميق (Deep Learning)
فهم الشبكات العصبية
استخدام مكتبات مثل TensorFlow و PyTorch
تطبيقات مثل معالجة الصور والنصوص
أخلاقيات البيانات (Data Ethics)
حماية خصوصية المستخدمين
تجنب التحيز في البيانات
استخدام البيانات بشكل مسؤول
البرمجة لعلم البيانات
التركيز على Python بشكل أساسي
كتابة كود نظيف وقابل لإعادة الاستخدام
التعامل مع Git لإدارة الإصدارات
ولا تنتقل كثير بين الأدوات، ركّز على أساس قوي ثم توسّع تدريجيًا
تحب المحتوى التقني تابع @_Engr_tariq
العربية
